Estimação e controle robustos de parâmetros adaptativos em tempo finito para sistemas robóticos

Resumo Este artigo estuda a estimação de parâmetros adaptativa e o controle para sistemas robóticos não lineares com base em erros de estimação de parâmetros. Um framework para obter uma expressão do erro de estimação de parâmetros é proposto primeiramente, introduzindo um conjunto de variáveis filtradas auxiliares. Em seguida, três novas leis adaptativas baseadas no erro de estimação são apresentadas, onde a convergência exponencial do erro é provada sob a condição de excitação persistente (PE) convencional; a medição direta das derivadas temporais dos estados do sistema é evitada. As leis adaptativas são modificadas por meio de uma técnica de modo deslizante para alcançar a convergência em tempo finito, e uma verificação online da condição alternativa de PE é introduzida. Termos de vazamento, funções do erro de estimação, são incorporados nas leis de adaptação para evitar sobreposição dos algoritmos de adaptação. O algoritmo adaptativo aplicado a sistemas robóticos permite que o controle de rastreamento e a estimação exata de parâmetros sejam alcançados simultaneamente em tempo finito usando uma lei de controle de modo deslizante terminal (TSM). Neste caso, a condição de PE pode ser substituída por um requisito de riqueza suficiente dos sinais de comando e, portanto, é verificável a priori. O potencial problema de singularidade encontrado nos controles TSM é solucionado introduzindo um procedimento de controle em duas fases. A robustez dos métodos propostos contra distúrbios é investigada. Simulações baseadas no 'Bristol-Elumotion-Robotic-Torso II' (BERT II) são fornecidas para validar a eficácia dos métodos introduzidos. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.